THE ORB FACTORYBusiness Directories,Company Directories

Company Name: Corporate Name:	THE ORB FACTORY
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Company Directories & Business Directories

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Company News:

orb-slam在众多SLAM方法中处于怎样的地位？ - 知乎
作者从opencv2 4的orb改进了一版，比opencv里的orb多了一个网格处理，尽量保证每小块图像都能提到特征，避免了局部特征点不足的情形。据我个人的测试 (Thinkpad T450 i7)，在640x480的图像中提取500orb约用时13ms左右，匹配精度可以接受，满足实时性要求。
视觉SLAM开源算法ORB-SLAM3 原理与代码解析
ORB-SLAM 3的基本流程和此前的ORB版本没有显著的改变，只是也增加了部分新特性。基于词袋模型的关键帧数据和之前差不多，每一个关键帧均会被存入数据库用于回环检测。
为什么工程上选择VINS而不是ORB-SLAM？ - 知乎
ORB-SLAM的最大硬伤就是它用的是ORB特征。 ORB特征除了性能好一些，在各类任务上都没什么优势。不知道有多少研究者仔细测试和比较过，其实传统特征描述子最好的还是SIFT（而且专利也到期了），后来的没一个能打的。但SIFT检测开销大也是众所周知的。
如何评价ORB-SLAM3？ - 知乎
jingpang LearnVIORB 第四个版本 ORB_SLAM3 增加了广角鱼眼摄像头这四个版本的官方论文、源码、TUM测试数据集，EuRoC测试数据集，KITTI测试数据集，还有其它资料，我都下载好了，需要的话关注" 小秋SLAM笔记 " 回复关键字" ORB_SLAM3 "获取！下面是ORB_SLAM2的编译调试和
ORB算法在“传统的”图像目标检测、追踪算法（不包括CNN之类的神经网络）中处于什么地位？
ORB在图像目标检测、追踪算法中的地位不太清楚，但对 ORB算法本身还算比较熟悉。说ORB很牛谈不上，因为他本身就是两个算法结合在一起改进了一下（FAST+BRIEF）。OpenCV里有实现，代码也不复杂。具体匹配效果当然比不过SIFT。
ORB-SLAM为什么要自己写特征提取的代码而不用opencv自带的呢？
尺度不变性（ORB本身具有的特点）旋转不变性（ORB本身具有的特点）分布均匀（ORB-SLAM的实现）感悟看完了ORB-SLAM3中关于特征提取的实现代码，深感做科研和算法的不易。在论文中轻轻带过的几句话在实现中就需要两千多行代码（虽然大部分是基于OpenCV的实现
如何评价Orbstack（在Mac上低开销地运行容器和Linux）？
orb 命令还提供了其他一些特性，比如可以在虚拟机中 push 或 pull 来传输文件。目前的一些局限 OrbStack 虚拟的 Linux 是不支持 GUI 的，不过这也不妨碍，我想大部分开发应该只会使用命令行去管理 Linux 运行环境吧。
orb sphere ball globe 都有表示球体的意思，那么具体有什么区别呢？
1 orb: 源自拉丁语 orbis，意思是“环、圆、盘”，后来特指“天体、世界”。用法：文学与诗歌：指代天体，如太阳、月亮、星辰，带有崇高和诗意的色彩。例：The moon was a silvery orb in the night sky （月亮是夜空中的一个银色球体。）
orb-slam2，rgbd-slamv2, Rtabmap各自优缺点是什么？推荐使用哪个？
问2：Multicam-SLAM使用了多个ORB特征来提高定位精度和鲁棒性。请问与其他类型的特征提取方法相比，ORB特征的优势在哪里？答：与其他类型的特征提取方法相比，ORB特征的优势主要体现在计算效率和鲁棒性方面。
为何要加载orb vocabulary？他的作用是啥？ - 知乎
ORB-SLAM2中附带的那个ORBvoc txt是拿大量通用场景下的图像提取ORB特征，分层聚类出来的，作者声称在不同场景下都有很好的效果（未验证过针对训练集的效果会不会更好）。 Vocabulary Tree具体可以参考DBoW2（ GitHub - dorian3d DBoW2: Enhanced hierarchical bag-of-word library for C++